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データサイエンティスト

楽天ペイメント株式会社

  • SQL
  • AWS
  • Python
  • Linux
  • Machine Learning
  • R
  • Tableau
  • ETL
  • BI Tools
  • VBA

データ分析のプロフェッショナルとして、複数のデータソースを用いた多角的な分析を行い、新サービス企画や意思決定を支援します。社内のデータインフラ整備やBI toolsの導入、部門横断的なデータ利活用の推進も重要な役割です。分析結果をもとにしたサービス提案や、データ分析文化の醸成に貢献します。

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データサイエンティスト

楽天ペイメント株式会社

  • Python
  • Machine Learning
  • Git
  • Deep Learning
  • natural language processing
  • Computer Vision
  • Data Mining
  • Unix/Linux
  • causal inference
  • Multi-task Learning

FinTech AIグループでは、データ分析、アルゴリズム設計、実装の専門家を募集しています。顧客属性、行動データ、延滞データを分析し、新しい信用モデルの開発や既存モデルの改善を行います。ビジネス要件の収集、KPIの定義、アルゴリズムの設計と評価、プロトタイプの本番環境への適用を担当します。

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データサイエンティスト

楽天ペイメント株式会社

  • SQL
  • Python
  • Linux
  • JAVA
  • Kubernetes
  • PyTorch
  • Cloud
  • TensorFlow
  • Scikit-Learn
  • Spark

データエンジニアとして、データパイプラインとデータウェアハウスの構築、BI分析環境の整備を行います。ビジネスチームと協力してデータ収集要件を定義し、新たな収益サービスの創出に取り組みます。機械学習フレームワークを活用し、大規模データの分析と活用を通じて、楽天カードのサービス向上に貢献します。

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データサイエンティスト

楽天ペイメント株式会社

  • Data Analysis
  • SQL
  • AWS
  • Python
  • GCP
  • Machine Learning
  • Scikit-Learn
  • Spark
  • pandas
  • Big data

データサイエンティストとして、ビジネス課題の分析から解決策の提案、予測モデルの構築、大規模データセットの分析、顧客行動予測など、幅広いデータ活用業務を担当します。商取引、マーケティング分野において、データを最大限に活用し、企業価値向上に貢献する役割があります。

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